我们在刚刚开始科研工作的时候，都想要快速了解这个领域，通常我们都会找一些影响因子高的综述入手，英语水平弱一点的从中文综述入手。然后，通过关键字检索，找到几十篇文章，大体了解了这个领域的基础知识和研究方向，然后动手设计课题。
机器之心报道 编辑：杜伟 时隔三个月后，智源研究院对涉嫌抄袭的 AI 大模型综述研究给出了调查和处理结果。 今年 4 月 13 日，智源研究院一篇拥有 100 位作者署名的综述研究《A Roadmap for Big Model》被质疑抄袭了多篇论文内容，引发国内外学者和社区的广泛关注与讨论。 当日，智源研究院即发布了《关于 “A Roadmap for Big Model” 综述报告问题的致歉信》，并表示：「对这一情况，研究院立即组织内部调查，确认部分文章存在问题后，已启动邀请第三方专家开展独立审查，并进
一方面，把握最前沿的研究动态，激发自身研究灵感。另一方面，不做好文献调研，自己的绝妙想法变成了重复造轮子，这种体验可不太妙。
如果你非要用狗哥，可以试试他的镜像，比如这个网站上的Guidebook | 让工作学习生活更高效！[1]：
写论文做研究的时候少不了要看论文，但是很多时候看过同类的论文之后发觉什么也没记住，本文将有三位牛人想大家分享他们在阅读论文的一些技巧，希望对大家有用。 科研牛人一： 从Ph.D到现在工作半年,发了12 篇paper, 7 篇first author 我现在每天还保持读至少2-3 篇的文献的习惯，读文献有不同的读法，但最重要的自己总结概括这篇文献到底说了什么，否则就是白读，读的时候好像什么都明白，一合上就什么都不知道，这是读文献的大忌，既浪费时间，最重要的是没有养成良好的习惯，导致以后不愿意读文献。 1.
综述包括“综”与“述”两个方面。所谓综就是指作者必须对现有的大量素材进行归纳整理、综合分析，而使材料更加精炼、更加明确、更加层次分明、更有逻辑性。所谓述就是评述，是对所写专题的比较全面、深入、系统的论述。因而，综述是对某一专题、某一领域的历史背景、前人工作、争论焦点、研究现状与发展前景等方面，以作者自己的观点写成的严谨而系统的评论性、资料性科技论文。
最近发现了一个非常好用的文献调研工具——Connected Papers，这是一个免费的文献图谱可视化工具，可以帮助研究人员和科学家查找和探索与其研究领域相关的论文。
---- 新智元报道 编辑：如願 好困 【新智元导读】7月15日，智源研究院发布了关于4月中旬「A Roadmap for Big Model」综述报告问题调查和处理的通报。 近日，智源研究院就三个月前的抄袭事件给出回应。 据通报称，在综述报告10处被质疑片段中，有2处属于抄袭，另有4处属于引用不规范。 目前，相关责任人已主动离职，大模型研究中心也将进行部门重组。 智源研究院表示，大模型研究中心作为组织单位，对综述报告撰写中可能存在的风险隐患缺少充分考虑，未采取必要措施避免相关问题出现，对整个事
DOI全称为Digital Object Unique Identifier,即数字对象唯一标识符，通俗一点来讲，DOI就是一篇文献的身份证
博士论文的写作是博士研究生主要要完成的工作。由于存在着较高的难度，较长的写作周期，以及在创新，写作规范，实际及理论意义等方面有着比较高的要求，博士论文的完成一般说来是有相当难度的。一篇好的博士论文不仅是一本好的学术专著，而且还是具有理论创新价值的学术探索成果。一个博士生从入学到毕业，就应该达到从一个学生到一个学者的转变，就应该变成为所研究领域的一位专家。
大家好呀~今天在Datawhale的群里看到有些小伙伴在论文上苦苦挣扎，脑海中一下子浮现出各种论文扩充的“奇技淫巧”，突然发现自己在这方面有一些亲身实践过的方法，遂提笔希望能帮助到毕业困难的你（手动狗头）。真是干啥啥不行，水论文第一名。
工欲善其事，必先利其器。充分发挥每个工具的优势可以显著提高我们的工作效率。为了更好的工作和科研，今天给大家介绍一些提高效率的工具。
导师给研究方向，课题就是简单的一句话，几个字，其余的一切都要靠自己摸索，所以会搜索文献是一项极其影响效率和工作质量的技能。 我研一也上过一门类似的讲科研文献检索，整理的课程，老师讲了web of science网站本身的文献分析技巧，也讲了对领域文献的跟踪订阅，但当时没有体会到这些技能的美妙之处，现在马上研二，磕盐压力越来越大，发现必须要对领域的文献有更加透彻深入的理解。
对于以往研究的总结是帮助我们了解之前的研究情况，结果以及寻找新的研究方向不可或缺的一步。由于这种总结的必要性，所以也诞生了很多基于不同类型的文章。所以今天就基于论著的不同部分，来简单介绍这些对之前研究结果进行总结分析的文章。
最近谷歌元老级人物Eric Schmidt和Maithra Raghu发布了深度学习2020综述《A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery》，共有48页pdf，275篇文献，囊括了最新深度学习的进展，集大成者，值得查看！
最近在检索文献时，忽然发现了和检索文献高度相关的专利，又想到以前听老师说有人申请了什么什么专利，想了解详细信息却苦苦无门；或者看文献时，提到所用药物已申请中国专利，不知道怎么搜索全文；或者知道国外专利号，却不知道如何下载。现在，我将分享自己下载专利pdf全文的几个常用网站，希望有所帮助。
最近正着手写一篇综述文章，来整体把握下自己研究领域的历史、方法、最新进展与趋势。由于需要对相关文献进行搜集、阅读和分类。庄小编使用 EndNote[1] 来进行管理文献。
标题：Deep Domain Adaptive Object Detection: a Survey
上次盘点了2019年 目标检测比较亮眼的综述汇总，详见： 大盘点 | 2019年4篇目标检测算法最佳综述。很多 CVers在微信学术交流群反映：有没有图像分割的综述大盘点，有没有目标跟踪的综述大盘点，有没有...
搜索中文与外文数据库中的综述类文献 1. 中文数据库搜索 知网网址：http://www.cnki.net/ 1.1 进入高级搜索 1.2 筛查文献 1.3 获取综述类文献 2. 外文数据库搜索
在学术领域，arXiv 是不可或缺的论文阅读工具，同时它的功能也在不断地丰富和完善，以期为研究者提供更便捷的论文服务。不仅 arXiv 网站本身致力于服务更新，学术圈的研究机构和研究者也非常积极地开发各类小工具来提升 arXiv 网站的易用性。
PayPal高级工程总监Anil Madan写了这篇大数据的文章，一共有100篇大数据的论文，涵盖大数据技术栈，全部读懂你将会是大数据的顶级高手。当然主要是了解大数据技术的整个框架，对于我们学习大数据有莫大好处。
除了学习经典，跟踪前沿也是研究生的必修课之一，下面分享一些笔者进入实验室两年以来所学习的一些追踪前沿文献的方法。
微软Web平台安装程序2.0(Web PI)是一个免费工具，用来简化微软Web平台的下载、安装和最新更新，这包括IIS、SQL Server快递版、.NET框架和Visual Web Developer。另外也包括开源的ASP.NET和PHP。微软Web平台不仅仅是一套功能强大的工具、服务器和技术，而且其提供了一套完整的构建WEB站点、服务和应用程序的生态系统。 这套系统现在都需要 Web Platform Installer 来进行安装。9月1日加入了著名的PHP学习内容管理系统(LCMS)Moodle。
原创性研究，在国内外同类研究现状的基础上，提出自己独有的创新性理论、观点、方法或技术。
上述两篇文章得到很多 CVers 的关注和喜爱，于是又被追问：有没有目标跟踪的综述大盘点，有没有超分辨率的综述大盘点，有没有...
我们对2020年全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理，本文为人脸识别方向，包括人脸识别、检测、面部反欺骗、3D人脸重建、deepfake等方向。
1. 看到一篇文章是CVPR-Workshop的，好奇跟CVPR有什么区别，查了一下：
这个AI名叫Galactica （简称：GAL），是最新开源的一个科学语言大模型，把AI转化为科学生产力。
本期推送第四篇：如何通过文献掌握学术动态，感兴趣的同学可以直接在Github上阅读。
在过去的二十几年里，不同类型的媒体数据如文 本、图像和视频迅速增长。通常，这些不同类型的 数据用于描述相同的事件或主题。例如，网页通常 不仅包含文本描述，还包含与之匹配的图像或视频。这些不同类型的数据被称为多模态数据，表现出模 态间异构特性并具有广泛的应用，如图 1 所示，互 联网与社交媒体涌现的大规模多模态数据可以用于 进行主题检测、信息推荐、检索等。
最近一直是在总结核酸研究杂志2019发表的数据库（关于这个他们杂志专门发了一个总结文献，感兴趣的可以去看看，PMID: 31906604，如果懒得自己看，可以每天看一下我们公众号就行），其中就有一个数据库是 APAatalas。
地址 https://github.com/zibuyu/research_tao
在过去的一年中，计算机视觉领域出现了许多优秀的工作，并推动了相关领域的技术发展与进步。去年上半年，极市曾盘点过计算机视觉领域综述论文，并进行了分类整理，得到了很多读者的支持。因此，在2021年初，我们对2020年出现的全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理，希望能帮助大家学习进步。
上次整理了近期目标检测比较亮眼的论文汇总，详见： 一文看尽8篇目标检测最新论文(EfficientDet/EdgeNet/ASFF/RoIMix/SCL/EFGRNet等）。很多CVers在后台和微信社群反映：这些都是很新的论文，我刚入门都看不懂怎么办？
一、什么是同步和异步？ 同步（英语：Synchronization），指对在一个系统中所发生的事件（event）之间进行协调，在时间上出现一致性与统一化的现象。说白了就是多个任务一个一个执行，同一时刻只有一个任务在执行。 异步（英语：Asynchronization），指的是让CPU暂时搁置当前请求的响应,处理下一个请求,当通过轮询或其他方式得到回调通知后,开始运行。多线程将异步操作放入另一线程中运行，通过轮询或回调方法得到完成通知,但是完成端口，由操作系统接管异步操作的调度，通过硬件中断，在完成时触发
机器之心报道 机器之心编辑部 智源研究院表示：「对这一情况，研究院立即组织内部调查，确认部分文章存在问题后，已启动邀请第三方专家开展独立审查，并进行相关追责。」 昨天，一则有关综述研究涉嫌「抄袭」的消息引发了海内外学术圈的热议： 宾夕法尼亚大学博士生、谷歌学生研究员 Daphne Ippolito 在推特上表示，智源研究院一篇拥有 100 位作者署名的综述研究《A Roadmap for Big Model》涉嫌抄袭了多篇论文内容，其中就包括自己团队的一项研究《Deduplicating Training
作为一个平时就很辛苦的科研er，本着能用工具解决的问题绝对不花苦力的原则，收集了很多科研利器，现在分享给大家，相信大家看完以后科研效率都能够得到质的提升！
链接 | mp.weixin.qq.com/s/yOcWMmqddQPyEa2oROCzxQ
跨领域推荐系统（Cross domain recommender systems，CDRS）能够通过源领域的信息对目标领域进行辅助推荐，CDRS由三个基本要素构成：领域（domain），用户-项目重叠场景（user-item overlap scenarios）和推荐任务（recommendation tasks）。这篇研究的目的就是明确几种广泛使用的CDRS三要素的定义，确定它们之间的通用特征，在已明确的定义框架下对研究进行分类，根据算法类型将同类研究进行组合，阐述现存的问题，推荐CDRS未来的研究方向。为了完成这些目标，我们挑选出94篇文献进行分析并最终完成本综述。我们根据标签法对选出的文献进行分类，并且设计了一个分类坐标系。在分类坐标系中，我们发现研究类域的文献所占权重最大，为62%，研究时域的文献所占权重最小，为3%，和研究用户-项目重叠场景的文献所占权重相同。研究单目标领域推荐任务的文献占有78%，研究跨领域推荐任务的文献只有10%。在29个数据集中，MovieLens所占权重最大，为22%，Yahoo-music所占权重最小，只有1%。在7种已定义算法类别中，基于因式分解的算法占了总数的37%，基于语义分析的算法占了6%。最终，我们总结出5种不同的未来研究方向。
学术论文是每一个科技工作者展示科研结果的最主要的方式。写出一篇高质量的论文是每一个科研工作者的必备技能。《清单革命》一书中，作者认为，利用清单可以增加工作效率，减少工作失误，这对科研论文写作来说，也是适用的。本文旨在为每一位科研工作者提供一份写作与修改的详查清单，能够帮助大家写出一份及格线以上的论文，提高文章质量，增加命中几率。
文献数目统计，对一个未知领域和文献计量学类的文章来说，是必不可少的内容。一般来说，常用的文献计量学方法，可以将文献题录进行统计，从而将数据作图，放在综述文献或者论文中。那么此类工具只支持同一个数据库如WOS，不支持跨平台的文献统计。那么，今天要给大家介绍的是，当你从若干个数据库中导出来参考文献题录，全部输入Endnote后，下来进行去重，然后再对所有的文献题录进行一个客观的统计，所统计出来的数据可以很好的应用于综述或者一些论文中，作为一个前沿性的介绍，丰富文章的内容。
近年来，许多准确的决策支持系统被构建为黑盒子，即向用户隐藏其内部逻辑的系统。缺乏解释性既是实际问题，也是道德问题。这篇综述文献报道了许多旨在克服这一至关重要弱点的方法，有时以牺牲准确性为代价来提升可解释性。可以使用黑盒决策系统的应用是多种多样的，并且每种方法通常被开发以提供针对特定问题的解决方案，并且因此，其明确地或隐含地描绘其自身对可解释性的定义。本文的目的是提供调研文献中关于解释概念和黑匣子系统类型的主要问题的分类。给定问题定义，黑匣子类型和所需解释，此综述应该有助于研究人员找到对他自己工作更有用的建议。所提出的黑匣子模型分类方法也应该有助于对许多研究开放性问题。
所以，没有访问者真的能够忍受一个打开速度极慢的网站。但是，网页打开速度到底对用户行为有什么影响，恐怕没几个人能够说清楚吧。
2023年1月，国家基因库生命大数据平台支撑科研成果在《Blood》发表。该研究题为“Patients with Asian-type DEL can safely be transfused with RhD-positive blood”，研究结果表明亚洲型DEL患者可以安全地使用RhD阳性血液输血。本研究中Nanopore测序原始数据已存储于国家基因库生命大数据平台（CNGBdb），项目编号为：CNP0002612。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
今年3月末，我们在arXiv网站发布了大语言模型综述文章《A Survey of Large Language Models》的第一个版本V1，该综述文章系统性地梳理了大语言模型的研究进展与核心技术，讨论了大量的相关工作。自大语言模型综述的预印本上线以来，受到了广泛关注，收到了不少读者的宝贵意见。
今天向大家推荐四篇近期发布的文献综述，包含无监督域适应、人体解析、视频异常检测和水果成熟度分类。
题目：Link prediction techniques, applications, and performance: A survey
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